Bayes方法

摘要： 用Bayes方法同时重构非均匀介质及其内嵌入声软障碍物.首先,将非均匀介质和嵌入障碍物参数化,并给出参数的先验信息;其次,用MCMC(Markov chain Monte Carlo)方法以及参数的先验信息求解参数的后验信息;最后,通过数值算例验证Bayes方法的可行性和有效性.

摘要： 针对具有多源验前信息的小子样装备维修性指标验证问题,当多源验前信息来自不同总体时,提出了一种混合验前分布下的小子样装备维修性验证方法.结合Bootstrap法,确定了各验前信息的验前分布,改进了基于质量因子的可信度加权融合方法,定义了均值可信度权重因子和样本量可信度权重因子,权重计算结果更加科学合理,推导给出了混合验前分布下的Bayes序贯概率比方法.结合某装甲装备维修性验证试验,对MTTR进行验证,结果表明:所提方法能有效验证装备维修性指标是否符合设计要求.

摘要： 植物遗传与基因组学研究表明许多重要的农艺性状有影响的基因位点不是稀疏的,受到大量微效基因的影响,并且还存在基因交互项的影响.本文基于重要油料作物油菜的花期数据,研究中等稀疏条件下的基因选择问题,提出了一种两步Bayes模型选择方法.考虑基因间的交互作用,模型的维数急剧增长,加上数据结构特别,通常的变量选择方法效果不好.本文提出两步变量选择的方法:首先利用Kolmogorov特征扫描方法筛除那些明显不重要的变量,达到降维的目的;其次,在选出的位点中考虑交互作用.为了克服Bayes方法计算速度慢的问题,本文在模型中引入指示变量,通过估计指示变量的后验分布选择模型.模拟结果表明本文提出的方法在预测精度和计算稳定性上有良好的表现,与不加指示变量的Bayes方法相比,在预测精度上有很大的提高.最后,利用本文提出的方法分析一个油菜花期数据,发现了一些交互效应的基因位点.

摘要： 针对应用Bayes方法评估圆概率误差(CEP)时仿真数据容易"淹没"现场实弹数据,导致评估结果无效甚至错误的问题,提出一种基于"有效样本"的飞行与仿真数据融合算法与融合仿真数据的小子样CEP评估方法.使用重要性抽样方法中抽样效率的评估模型度量仿真先验分布与总体分布之间的偏差,建立考虑仿真先验信息有偏差时仿真先验分布的确定方法.该方法在融合评估时仿真样本权重同时依据仿真先验分布与总体分布之间的偏差和样本量调整,而不是原方法中仅仅依赖验前试验的试验次数分配.实验和应用案例表明,新方法的估计性能显著好于传统方法,可以有效解决装备鉴定和定型试验中小子样CEP评估问题.

摘要： Bayes方法通过融合仿真先验信息可以提高现场小子样试验评估精度,但Bayes方法直接将仿真先验分布方差作为度量仿真先验信息的精度参数参与计算后验加权系数,存在大样本仿真数据容易"淹没"现场小子样试验数据、估计结果不是最优估计值等现实问题.针对该问题,提出了一种基于等效样本和实仿融合的现场小子样试验制导精度评估方法.在仿真可信度C、统计理论和仿真评估精度等条件约束下,使用仿真可信度C引起的评估误差E1和仿真抽样引起的评估误差E2共同度量仿真先验精度.建立仿真可信度C和评估精度之间的关系模型,将E1折算成相同评估精度下的现场试验样本量.使用等效样本表征E1,仿真抽样样本表征E2共同参与计算后验加权系数,基于Bayes框架完成了对后验分布参数的精确估计.通过仿真实验验证了本文方法的有效性和正确性.

摘要： 与电子产品不同,机械产品的可靠度方差大、受环境因素的影响大.因此,准确预测机械产品的可靠度是一个非常困难的问题.而且机械产品的可靠性试验数据偏少,难以开展大批量的试验.文中针对这一问题,提出了一种利用Bayes方法开展小样本数据条件下的机械产品可靠性评估方法.在这一方法中,利用现有的机械产品可靠性预测手册中数据作为先验信息,融合部分服役数据或可靠性试验数据,能够得到更具有特异性的可靠性评估结果.

摘要： 由于飞行器试验条件有限、成本较高,因此制导控制系统具有小子样复杂系统的特点.利用Bayes方法融合先验信息进行评估时,大量的先验信息会"淹没"现场信息,进而影响分析结果.为了避免这种情况,首先引入借助相似度的可信度评价模型,然后给出了基于先验信息可信度的Bayes分析方法,最后结合制导系统仿真数据给出了该方法的具体应用,并验证了该方法的合理性和有效性.

摘要： 任务可靠度是反映一维修正弹作战能力的最重要指标,是试验鉴定必须重点考核的项目.针对以为修正弹任务可靠度考核试验时间长和消耗大的问题,论文提出基于Bayes综合检验的一维修正弹任务可靠度指标考核方法,通过数值算例给出了详细实施步骤.实例分析结果表明该方法能够有效减少试验样本量,降低试验成本,能够为该型信息化弹药的试验鉴定提供理论参考.

摘要： 针对卫星导航系统的多星故障问题,设计和提出了卫星故障探测和识别的Bayes方法.从Bayes统计理论出发,融合先验信息得到观测误差的后验分布;通过计算观测误差的后验概率值探测卫星是否存在故障.结合蒙特卡罗方法将复杂的后验概率计算公式转化为求样本平均,进而满足探测方法的实时性要求.仿真试验表明,该方法能够比较快速且准确地定位卫星故障,补充了导航卫星故障探测算法的理论完备性,在一定程度上也提高了导航定位的精确性.

摘要： 弹用发动机具有长期贮存、一次性使用等特点，为深入挖掘某弹用发动机贮存寿命设计潜力，研究其贮存寿命变化规律，确定贮存寿命薄弱环节，开展了弹用发动机贮存可靠性评估研究，根据弹用发动机贮存可靠性分析，采用贮存可靠度和可靠贮存寿命作为其贮存可靠性评估指标。本文提出了基于Bayes方法对发动机失效关键部件贮存可靠性指标进行数据融合，得到整机贮存可靠性指标，为制定新的翻修方案提供科学依据。

摘要： 弹用发动机具有长期贮存、一次性使用等特点，为深入挖掘某弹用发动机贮存寿命设计潜力，研究其贮存寿命变化规律，确定贮存寿命薄弱环节，开展了弹用发动机贮存可靠性评估研究，根据弹用发动机贮存可靠性分析，采用贮存可靠度和可靠贮存寿命作为其贮存可靠性评估指标。本文提出了基于Bayes方法对发动机失效关键部件贮存可靠性指标进行数据融合，得到整机贮存可靠性指标，为制定新的翻修方案提供科学依据。

摘要： 弹用发动机具有长期贮存、一次性使用等特点，为深入挖掘某弹用发动机贮存寿命设计潜力，研究其贮存寿命变化规律，确定贮存寿命薄弱环节，开展了弹用发动机贮存可靠性评估研究，根据弹用发动机贮存可靠性分析，采用贮存可靠度和可靠贮存寿命作为其贮存可靠性评估指标。本文提出了基于Bayes方法对发动机失效关键部件贮存可靠性指标进行数据融合，得到整机贮存可靠性指标，为制定新的翻修方案提供科学依据。

摘要： 弹用发动机具有长期贮存、一次性使用等特点，为深入挖掘某弹用发动机贮存寿命设计潜力，研究其贮存寿命变化规律，确定贮存寿命薄弱环节，开展了弹用发动机贮存可靠性评估研究，根据弹用发动机贮存可靠性分析，采用贮存可靠度和可靠贮存寿命作为其贮存可靠性评估指标。本文提出了基于Bayes方法对发动机失效关键部件贮存可靠性指标进行数据融合，得到整机贮存可靠性指标，为制定新的翻修方案提供科学依据。

摘要： 本文研究了一种Weibull分布下的参数估计方法——Bayes方法。在样本数量较大时，针对双参数Weibull分布中形状参数和尺度参数给出了无信息先验贝叶斯估计;特别的，对样本数量较小时(小子样问题)，对尺度参数给出了共轭先验分布情况下，利用历史数据得到先验分布超参数，对Weibull分布参数进行估计的方法。由于Bayes方法得到的结果是隐式表达式，采用Gauss-Legendre数值算法解决了求积分的困难。两种情况下分别与经典方法中最小二乘法和极大似然法估计结果进行了对比，算例表明Bayes方法在小子样问题的处理上更有优势。

摘要： 本文研究了一种Weibull分布下的参数估计方法——Bayes方法。在样本数量较大时，针对双参数Weibull分布中形状参数和尺度参数给出了无信息先验贝叶斯估计;特别的，对样本数量较小时(小子样问题)，对尺度参数给出了共轭先验分布情况下，利用历史数据得到先验分布超参数，对Weibull分布参数进行估计的方法。由于Bayes方法得到的结果是隐式表达式，采用Gauss-Legendre数值算法解决了求积分的困难。两种情况下分别与经典方法中最小二乘法和极大似然法估计结果进行了对比，算例表明Bayes方法在小子样问题的处理上更有优势。

摘要： 本文研究了一种Weibull分布下的参数估计方法——Bayes方法。在样本数量较大时，针对双参数Weibull分布中形状参数和尺度参数给出了无信息先验贝叶斯估计;特别的，对样本数量较小时(小子样问题)，对尺度参数给出了共轭先验分布情况下，利用历史数据得到先验分布超参数，对Weibull分布参数进行估计的方法。由于Bayes方法得到的结果是隐式表达式，采用Gauss-Legendre数值算法解决了求积分的困难。两种情况下分别与经典方法中最小二乘法和极大似然法估计结果进行了对比，算例表明Bayes方法在小子样问题的处理上更有优势。

摘要： 本文研究了一种Weibull分布下的参数估计方法——Bayes方法。在样本数量较大时，针对双参数Weibull分布中形状参数和尺度参数给出了无信息先验贝叶斯估计;特别的，对样本数量较小时(小子样问题)，对尺度参数给出了共轭先验分布情况下，利用历史数据得到先验分布超参数，对Weibull分布参数进行估计的方法。由于Bayes方法得到的结果是隐式表达式，采用Gauss-Legendre数值算法解决了求积分的困难。两种情况下分别与经典方法中最小二乘法和极大似然法估计结果进行了对比，算例表明Bayes方法在小子样问题的处理上更有优势。

摘要： 在使用Bayes方法对系统进行可靠性评估过程中,需要对系统可靠性的验前信息进行可信性检验.先验信息的检验方法可以分为参数检验方法和非参数检验方法,本文主要对非参数检验方法进行了介绍和研究.非参数检验方法中,本文针对验前信息样本量的大小分别介绍研究了Kolmogorov-Smrinov检验、皮尔逊x2检验和Wilcoxon秩和检验等几种较为常用的检验方法.

摘要： 在使用Bayes方法对系统进行可靠性评估过程中,需要对系统可靠性的验前信息进行可信性检验.先验信息的检验方法可以分为参数检验方法和非参数检验方法,本文主要对非参数检验方法进行了介绍和研究.非参数检验方法中,本文针对验前信息样本量的大小分别介绍研究了Kolmogorov-Smrinov检验、皮尔逊x2检验和Wilcoxon秩和检验等几种较为常用的检验方法.

摘要： 本发明公开了基于Bayes方法的水下航行器可靠性验证方法，包括：设计定型先验信息结构分析及先验信息确定、生产定型质量控制因素分析及先验信息确定、生产定型实航工作可靠度的先验分布确定、后验分布确定、风险分析和验证试验方案的制定等步骤，Bayes方法在水下航行器设计定型可靠性验证评估，以及水下航行器等其他装备的可靠性验证评估中已通过工程应用获得了实践验证，在生产定型中应用具有良好的继承性和可实施性。

摘要： 本发明属于半导体光电探测器领域，具体涉及一种基于Bayes方法的半导体光电探测器可靠性评估方法，将半导体光电探测器的结构分解成n个组成部分，收集n个组成部分的地面试验数据；将n个组成部分中的连续型数据转换为成败型数据，得到先验数据；对完整的半导体光电探测器进行试验，得到试验数据；对半导体光电探测器进行可靠性评估。本发明可靠性评估方法基于半导体光电探测器结构特点，对其进行拆分，大量的应用半导体光电探测器的地面试验数据，大大减少半导体光电探测器的飞行试验样本量，有效降低可靠性评估的成本。

摘要： 本发明公开了一种基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，涉及卫星导航技术领域，包括BOC信号生成子系统、最小可检测误差仿真子系统、最小可检测误差插值建模子系统和信号质量判决子系统，BOC信号生成子系统用于生成BOC畸变信号，最小可检测误差仿真子系统，用于仿真不同的相关器码片间隔下的最小可检测误差，最小可检测误差插值建模子系统，采用三阶B样条插值法，信号质量判决子系统包括，将包含未发生畸变的BOC信号和发生TM畸变的BOC信号分别定义为H0和H1，本发明的有益效果为：该基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，提供了BOC信号畸变的最小可探测误差建模方法和基于Bayes准则的BOC信号质量监测方法，并降低了信号质量监测过程中的硬件环路成本投入。

摘要： 本发明公开了一种基于Bayes统计决策的智能速度谱解释与建模方法，利用从速度谱及叠加剖面提取的层位信息及统计信息，根据层位属性聚类形成的类簇，借助处理人员的先验认识以及基本的地质规律缩小可拾取的范围，关键是基于道集拉平程度判断在参数约束范围内进行参数搜索，并根据参数统计结果进行质量控制，最后插值、平滑形成合理的速度场。本发明的智能背景速度建模的自动化程度高，只需设置先验参数即可工作，为后续精细建模提供可靠的初始速度场，效率较高，即可节省数据处理人员的体力劳动。

摘要： 本发明公开了一种基于Bayes分析的可靠性强化试验定量评估方法，进行不同条件的强化试验，分别采用不同的估计方法，设置一定的置信水平，分阶段评估，得到可靠性强化试验的综合MTBF值，克服了基于经典方法所需样本量大或必须即时纠正故障的不足，解决了小子样可靠性强化试验评估问题，特别是设备或整机级的可靠性评估，可推广至小子样可靠性评估领域，节约人力物力，准确得到产品的可靠性实现水平，利于产品研制中的资源分配决策。

摘要： 本发明公开了一种基于Bayes网络的气候演化模拟方法，包括如下步骤：利用多粒度时空对象将GREB气候演化过程抽象为场景；引入Bayes网络的图模型，通过Bayes网络的图模型表达多粒度时空对象的关联关系，利用条件概率表描述多粒度时空对象的关系强度；利用更新算子更新和同步气候演化状态。本发明将GREB模型与Bayes网络二者通过动力耦合的视角有机整合和嵌套，构造气候演化模型，不仅能兼顾气候演化的物理规律，还能有效地提高模拟的效率和精度，同时对数据具有一定的稳定性，为多粒度时空对象气候对象复杂关系的表达、推理、分析、预测提供方法支撑，为今后气候演化变量的数值模拟提供了有力支撑。

摘要： 本发明提出了一种在共分离分析中Bayes因子的个性化估算方法及系统，包括：分别对有变异且有表型个体、无变异且无表型个体、有表型且无变异的个体和有变异且无表型个体的不同组合，计算相关概率，并引入BF值计算，将不符合共分离证据的个体通过分组计算一并纳入证据认定，同时将延迟外显、拟表型等特殊证据纳入一般分析当中，采用了科学分析而非简单赋值的方式，充分平衡了证据准确性和方法简便性之间的关系。

摘要： 一种基于Bayes估计高考录取概率发生率预测方法涉及概率计算技术领域，解决了现有方法计算的录取概率也是不准确的问题，该方法包括：步骤1、统计数据；步骤2、根据步骤1统计的结果计算当年分数相当于往年的等同分数获得等同分数序列；步骤3、根据等同分数序列建立等同分数序列的录取概率模型；步骤4、根据步骤3得到的录取概率模型，利用Bayes估计计算录取概率的发生率。本发明不仅对录取概率有所计算，还进一步计算了该录取概率发生的概率，提高录了取预测估计的准确度，解决了现有技术存在的不足和缺陷。

摘要： 本发明公开了一种基于Bayes的路面附着系数估计方法及电子设备，该方法通过汽车行驶时某一侧的牵引力与汽车滑移率的数据点集决定道路模型的归属，并精确计算道路模型的附着系数。本发明将整体的数据点集划分成多个数据子集，每一个数据子集中不同附着系数的路面的点集呈现正态分布的趋势，且不同的附着系数的路面的点集的正态分布的期望与方差各有差异，通过对这种差异的学习可辨别不同附着系数的路面；进而通过构建每一个数据子集内每一种附着系数的路面模型的正态分布概率函数，当实时的数据点到来时，通过实时的数据点的牵引力以及滑移率，结合正态分布概率函数可以得到当前的道路模型的归属，最终通过卡尔曼滤波器得到路面模型的附着系数。

摘要： 本发明公开了一种基于RFECV特征选择的Bayes‑LightGBM软件缺陷预测方法，包括以下步骤：将原始数据集进行标准化操作；然后对标准化后的数据集使用随机森林和RFECV的组合特征选择方法，选出交叉验证得分最高的特征组合；再使用Bayes‑LightGBM算法构建预测模型，根据数据集中的特征，来预测软件缺陷是否会发生。本发明的一种基于RFECV特征选择的Bayes‑LightGBM软件缺陷预测方法，基于随机森林和RFECV的组合特征选择方法，从软件缺陷数据集中，选择对软件缺陷预测模型有增益的相关特征，并使用基于贝叶斯优化的LightGBM算法使得软件缺陷预测模型有更好的预测性能。